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文档简介

由三部分组成：检测人物，提取人物的姿态信息和姿态估计。在本文中，我们提出了一种基于深度可分离卷积的实时多人姿态估计方法。该方法DepthwiseSeparableConvolution（DSC）来实现廉价的轻量化关键词深度可分离卷积，多人姿态估计，实时性能RCNN、YOLOGPU内存，难以实时处计方法，尤其是在GPU性能较低的嵌入式设备上，更为突出。我们的模型采用YOLO系列的检测器。该检测器能够实现实时预测，并且在准确性方面表现出色。我们训练了一个使用COCO数据集训练的YOLOv5模型，它能够在较少的时间内检测出每个人的位置。到的人物，我们在图像中提取出他们的热图特征，并且分别使用DO（DepthwiseSeparableConvolution）操作来处理这些热图特征。这些操fet2CCO数据集上进行了训练。CCO1717个输出通道。每个通道代表对应人体部位是否在当前位置上存在。这些以位置为中心的模型可以用空间扩张卷积（atonCoton）进一步扩大感受野进行调整。热图基于人体部位关键点的位置生成，并且被用来表达人体的姿势信息。另一个闭环用向量回归来计算人的相对位置和关节角度等信息，以更好我们的方法在速度和准确度方面都超过了其他多姿态估计方法。我MP

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